次世代演算加速装置とそのファイル IO に関する研究
- 1.1 データ処理基盤（クラウド環境、大規模データ処理系、機械学習フレームワーク、データベース、データ構造）
- 2.7 防災・復興知（地震、津波、火山、気象、水害、自然災害 等）
- 2.9 宇宙科学（天体観測データ等）
塙 敏博
情報基盤センター
教授
GPU クラスタにおいて，実アプリケーションを効率よく実行するためには GPU に対するデータの入出力の考慮が必要であり，データ転送と演算のオーバラップ，転送レイテンシの短縮を工夫する必要がある．そこで本研究では，GPU 上データの直接ファイル IO である GPUDirect Storage (GDS)，あるいは計算とファイル IO のオーバラップの両者を容易に取り扱い可能にする手法を確立し，様々なファイル入出力特性を持つ実アプリケーションにおいて GPU-ファイル IO 間の処理を効率化することを目的とする．
共同実施者
- 筑波大学
- 名古屋大学
主な関連論文
富永 瑞己 , 塙 敏博 , 三木 洋平：研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）,2023-HPC-190(6),1-8 (2023-07-27)
問い合わせ先
- 担当： 塙 敏博
- メールアドレス： hanawa[at]cc.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
- カテゴリナビ
